イベント詳細 AIや制御理論を駆使した自動運転技術の実装体験をしてみませんか？
※詳細はこちら → https://modeco-ad.jp/jpn/events/iscie_handson/
【概要】
ラジコンカーを改造した自律走行型ミニカーを用い，自律走行の理論，実装を，ハンズオンを交えながら学びます．前半の座学では自律走行を実現するセンサとその信号に関する知識のおさらいから始まり，深層学習によるEnd-to-end(E2E)アプローチ，サンプリングベース最適化による制御理論ベースのアプローチの双方を紹介します．後半のハンズオンでは，Raspberry Piを用いて，LIDARセンサを用いたE2E機械学習による自律走行を体験します．また，ハンズオンの先のスキルアップの機会として，自律走行の競技会であるMAGP: Minicar Autonomous Grand Prixおよび自動運転ミニカーバトル（トヨタ技術会）について紹介します．
制御や信号処理，機械学習の理論や実装を基礎から学びたい社会人技術者や大学院生，また，自律走行を題材とした教育・人材育成に関心がある方はぜひ受講をご検討ください．
【参加対象および受講条件】
学生（大学生，大学院生），教員，企業技術者等，自動運転の理論と実装に興味がある方．
Raspberry Pi(Raspberry Pi OS)の使用経験があり，Pythonでのプログラミングの基礎がわかる方．初等数学がわかること．線形代数の基礎（行列計算）がわかるとなお良い．
【定員】
対面：10名(ハンズオン有り、ただし２～３人であればグループとしての参加も可能（費用は個別に頂く）)、
オンライン：20名(座学およびハンズオンの全体説明の聴講のみ)
【講座内容】
第１部 自律走行のための準備：自己位置推定・認識と制御・機械学習による自動走行
イントロダクション
ミニカーの自律走行を用いた技術教育とRoboracer/MAGP/自動運転ミニカーバトルのご紹介
自動走行のためのLIDARと自己位置推定
最適化ベースアプローチによる自律走行のための行動計画と制御
ニューラルネットワーク・深層学習を用いたEnd-to-end型自律走行の概要
第２部 ハンズオンのためのE2E機械学習の仕組みの紹介（協力：近藤弘望様・深谷隆志様）
ハンズオンのながれ
プラットフォーム: peatix / 主催者: システム制御情報学会